Yapay Zeka ve Veri Analitiği Arasındaki İlişkiyi Anlamak


uygulamasının olduğu bir sır değil. Veri analizi 21. yüzyılda modern endüstrilerin gelişme biçiminde anıtsal bir rol oynamaya başlamıştır. Tüketici davranışından dijital etkileşim eğilimlerine kadar işin tüm yönleriyle ilgili performans verilerinin analizi, modern şirketler tarafından kendi sektör manzaralarına göre iş büyüme stratejilerini haritalandırmak için kullanılabilir. Veri toplamanın temel unsurlarından biri, bir işletme veya sektör adına özel performans raporları oluşturmak için değerli ölçümleri filtrelemek üzere tasarlanmış yapay zeka algoritmaları geliştirmektir.

AI teknolojileri, veri analizi pratiğinin bugün olduğu kadar geniş kapsamlı ve derinlemesine olmasını sağlasa da, bu iki olgu hiçbir şekilde birbirinin yerine geçemez. Aslında, yapay zeka teknolojileri ile bir disiplin olarak veri analitiği arasında, hem uygulamaları, karşılanabilirlikleri hem de modern iş geliştirmede oynadıkları rol açısından büyük fark vardır.

Öyleyse, yeni nesil veri analitiği uzmanları, yapay zekanın sunduğu inovasyon potansiyelinden tam olarak nasıl yararlanabilir? Ve bu simbiyotik ilişkinin sınırlamalarının nerede olduğunu nasıl belirleyebilirler? Bugün, yapay zeka ile veri analitiği pratiği arasındaki benzersiz ilişkideki bazı önemli çakışmaları ve eksiklikleri ana hatlarıyla açıklayacağız.

Tahmine dayalı analitikte tahminleri yönlendirmek

Veri analitiğinin arkasındaki itici güçlerden biri, tanımlanmış veri kümelerindeki kalıpları tespit edebilmektir. Tahmin edebileceğiniz gibi, örüntü tanıma, temel bir bileşendir. tahmini modelleme veri analitiğinde. Bunun başlıca nedeni, veri analitiği için tahmine dayalı modellerin endüstri trendlerini tahmin etmek için geçmiş verilerden türetilen kalıpları kullanmasıdır.

Neyse ki, AI teknolojilerinin neredeyse organik olarak üstün olabileceği bir şey varsa, o da kalıpları ve anormallikleri tanıma karmaşık veri kümelerinde. Yapay zeka analitik yazılımı, iş verilerini oluşturan metrikleri analiz ederek bu veri kümelerindeki yinelenen öğeleri yakalama potansiyeline sahiptir. Bu yinelenen modeller daha sonra yalnızca tahmine dayalı analitik için değil, aynı zamanda kuralcı analitik için de kullanılabilir. Nasıl yani?

Aynı kalıplar diğer endüstrilerde ve hatta mevsimsel olarak gözlemlenebileceğinden, iş veri kümelerinizdeki herhangi bir gelgiti düzeltmeye yönelik çözümler doğal olarak geçmiş verilerinizde bulunabilir. Başka bir deyişle, örüntü tanıma, hem eğilimleri belirlemek hem de işletmelerin bunlardan en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğini ve ayrıca tanınan büyüme engellerine en iyi nasıl yanıt verileceğini belirlemek için kullanılabilir.

İyi bir evrensel örnek, yaklaşmakta olan fırtınaların şiddetini belirlemek için atmosferik basınçtaki dalgalanmaları gözlemleyen meteorologlardır. Meteorologlar, hem yerel olarak hem de tanımlanmış bir konumun belirli bir yarıçapı içinde atmosferde tekrar eden kalıpları tanımak için geliştirilen tahmin programlarını kullanarak, makul bir şüphe içinde gelecekteki hava koşullarını doğru bir şekilde tahmin edebilirler. Ve bu, günlük hayatımızda yaygın olan AI teknolojilerinin yönlendirdiği örüntü tanıma ve tahmine dayalı analitiğin tek örneği değil!

Veri toplamayı otomatikleştirme

Yapay zeka teknolojileri, işletmeleri verileri daha iyi anlama ve toplanan veri kümelerindeki kalıpları tespit etme yeteneği ile donatmanın yanı sıra, veri toplama sürecini birden fazla yolla otomatikleştirme potansiyeline de sahiptir. Yeni başlayanlar için, AI algoritmaları, işletmenizin araştırma veritabanına yalnızca ilgili performans verilerinin eklenmesini sağlamak için önceden belirlenmiş parametrelerle tasarlanabilir. Veri analistleri, işletmenizin tanımlı verileriyle ilgili tüm verileri toplayan süreçler kurabilir. Anahtar Performans Göstergeleri (veya ‘KPI’lar’). Bunu yaparken, veri analistleri, işletme sahiplerine, işlerine ve daha geniş sektöre en uygun sorunlu noktaları ve büyüme fırsatlarını doğrudan ele alan veri araştırması sunabilir.

Veri toplamanın otomasyonu, özellikle daha büyük, daha karmaşık veri kümeleriyle çalışan işletmeler için de paha biçilmezdir. Bir işletmenin KPI’larını bir yapay zeka algoritmasına ve yerleşik bir veritabanına basitçe çarpanlara ayırarak, bu algoritma çeşitli kaynaklardan (ör. işletmenizin web sitesi ölçümleri, üçüncü taraf dijital analiz araçları, vb.) iş verilerini toplayabilecektir. performans verilerinin merceğinden işletmenizin çok yönlü bir görüntüsü.

Otomasyonun avantajlarını bir adım öteye taşımak için yapay zeka algoritmaları, veri kümelerini önceden belirlenmiş sunum formatlarında otomatik olarak sunma potansiyeli de sağlar. Bu yetenek, işletmelerin daha sonra rutin aralıklarla otomatik olarak oluşturulabilen veri raporları için şablonlar veya yapılar geliştirmesine olanak tanır. Başka bir deyişle yapay zeka, işletmelerin manuel, zaman alan veri harmanlamaya gerek kalmadan verileri sunmasına olanak tanır.

İnsan dokunuşuyla verilere bağlam ekleme

Son olarak, yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleri, veri bilimcilerin dinamik algoritmalar oluşturarak daha büyük, daha karmaşık veri kümeleri toplamasına olanak sağlasa da, yapay zekanın verileri insan zihninin nüansı ile analiz etme konusunda hala yetenekli olmadığını belirtmek önemlidir. Başka bir deyişle, bir yapay zekanın, veri toplama projesini yönlendiren algoritmayı tasarlayan insan üzerindeki veri kümelerindeki gelgitlerin ardındaki hafifletici faktörleri ve bu projenin içinde bulunduğu benzersiz bağlamları dikkate alması daha az olasıdır.

Evet, faktoring için algoritmik çözümleri bağlama dahil etmeye çalışan sektör liderleri ve yenilikçiler var, ancak onların gelişmelerine rağmen, bağlam bir çözüm olmaya devam ediyor. her daim endişe büyük veri için. Basitçe söylemek gerekirse, bağlamları veri kümelerine uygulama yeteneği, bir program geliştirerek kolayca elde edilebilecek bir şey değildir. İşte tam da bu nedenle, veri analistlerinin yerini kendi oluşturdukları algoritmalar asla dolduramaz.

Yapay zeka şüphesiz veri analistlerinin yeteneklerini geliştirmiş olsa da, bu teknoloji yine de veri toplama ve analiz sürecinin tamamen otomasyonu için bir çözüm yerine bir kaynak veya araç olarak görülmelidir. İşletmelerin hızlı dijital dönüşümü ve hızlı ekonomik büyümeye ve evrime katkıda bulunan diğer faktörler, veri analistlerinin sektördeki gelişmeleri haritalandırmanın yanı sıra büyüme engellerinin olasılığını, bu engellerin öngörülen ciddiyetini ve bunların nasıl olacağını tahmin etmek için her zamankinden daha hayati olduğu anlamına geliyor. engeller aşılabilir.

Bir veri analisti olarak kariyere başlamak isteyenler için, hem faaliyet gösterdiğiniz endüstriler hem de analitik kariyerinizin gidişatı açısından sınırın gökyüzü olduğunu göreceksiniz.


Kaynak : https://www.thenexthint.com/understanding-the-relationship-between-ai-data-analytics/24478/

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir